Python SQLAlchemy基本操作和常用技巧（包含大量实例,非常好）

首先说下，由于最新的 0.8 版还是开发版本，因此我使用的是 0.79 版，API 也许会有些不同。因为我是搭配 MySQL InnoDB 使用，所以使用其他数据库的也不能完全照搬本文。接着就从安装开始介绍吧，以 Debian/Ubuntu 为例（请确保有管理员权限）：1.MySQL 代码如下:apt-get install mysql-serverapt-get install mysql-clientapt-get install libmysqlclient15-dev2.python-mysqldb 代码如下:apt-get install python-mysqldb3.easy_install 代码如下:wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.pypython ez_setup.py4.MySQL-Python 代码如下:easy_install MySQL-Python5.SQLAlchemy 代码如下:easy_install SQLAlchemy如果是用其他操作系统，遇到问题就 Google 一下吧。我是在 Mac OS X 上开发的，途中也遇到些问题，不过当时没记下来……值得一提的是我用了 MySQL-Python 来连 MySQL，因为不支持异步调用，所以和 Tornado 不是很搭。不过性能其实很好，因此以后再去研究下其他方案吧……装好后就可以开始使用了： 代码如下:from sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.orm import sessionmakerDB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?charset=utf8'engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True)DB_Session = sessionmaker(bind=engine)session = DB_Session()这里的 DB_CONNECT_STRING 就是连接数据库的路径。“mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 来连接，“root”和“123”分别是用户名和密码，“localhost”是数据库的域名，“ooxx”是使用的数据库名（可省略），“charset”指定了连接时使用的字符集（可省略）。create_engine() 会返回一个数据库引擎，echo 参数为 True 时，会显示每条执行的 SQL 语句，生产环境下可关闭。sessionmaker() 会生成一个数据库会话类。这个类的实例可以当成一个数据库连接，它同时还记录了一些查询的数据，并决定什么时候执行 SQL 语句。由于 SQLAlchemy 自己维护了一个数据库连接池（默认 5 个连接），因此初始化一个会话的开销并不大。对 Tornado 而言，可以在 BaseHandler 的 initialize() 里初始化： 代码如下:class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler): def initialize(self): self.session = models.DB_Session() def on_finish(self): self.session.close()对其他 Web 服务器来说，可以使用 sqlalchemy.orm.scoped_session，它能保证每个线程获得的 session 对象都是唯一的。不过 Tornado 本身就是单线程的，如果使用了异步方式，就可能会出现问题，因此我并没使用它。拿到 session 后，就可以执行 SQL 了： 代码如下:session.execute('create database abc')print session.execute('show databases').fetchall()session.execute('use abc')# 建 user 表的过程略print session.execute('select * from user where id = 1').first()print session.execute('select * from user where id = :id', {'id': 1}).first()不过这和直接使用 MySQL-Python 没啥区别，所以就不介绍了；我还是喜欢 ORM 的方式，这也是我采用 SQLAlchemy 的唯一原因。于是来定义一个表： 代码如下:from sqlalchemy import Columnfrom sqlalchemy.types import CHAR, Integer, Stringfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_baseBaseModel = declarative_base()def init_db(): BaseModel.metadata.create_all(engine)def drop_db(): BaseModel.metadata.drop_all(engine)class User(BaseModel): __tablename__ = 'user' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(CHAR(30)) # or Column(String(30))init_db()declarative_base() 创建了一个 BaseModel 类，这个类的子类可以自动与一个表关联。以 User 类为例，它的 __tablename__ 属性就是数据库中该表的名称，它有 id 和 name 这两个字段，分别为整型和 30 个定长字符。Column 还有一些其他的参数，我就不解释了。最后，BaseModel.metadata.create_all(engine) 会找到 BaseModel 的所有子类，并在数据库中建立这些表；drop_all() 则是删除这些表。接着就开始使用这个表吧： 代码如下:from sqlalchemy import func, or_, not_user = User(name='a')session.add(user)user = User(name='b')session.add(user)user = User(name='a')session.add(user)user = User()session.add(user)session.commit()query = session.query(User)print query # 显示SQL 语句print query.statement # 同上for user in query: # 遍历时查询 print user.nameprint query.all() # 返回的是一个类似列表的对象print query.first().name # 记录不存在时，first() 会返回 None# print query.one().name # 不存在，或有多行记录时会抛出异常print query.filter(User.id == 2).first().nameprint query.get(2).name # 以主键获取，等效于上句print query.filter('id = 2').first().name # 支持字符串query2 = session.query(User.name)print query2.all() # 每行是个元组print query2.limit(1).all() # 最多返回 1 条记录print query2.offset(1).all() # 从第 2 条记录开始返回print query2.order_by(User.name).all()print query2.order_by('name').all()print query2.order_by(User.name.desc()).all()print query2.order_by('name desc').all()print session.query(User.id).order_by(User.name.desc(), User.id).all()print query2.filter(User.id == 1).scalar() # 如果有记录，返回第一条记录的第一个元素print session.query('id').select_from(User).filter('id = 1').scalar()print query2.filter(User.id > 1, User.name != 'a').scalar() # andquery3 = query2.filter(User.id > 1) # 多次拼接的 filter 也是 andquery3 = query3.filter(User.name != 'a')print query3.scalar()print query2.filter(or_(User.id == 1, User.id == 2)).all() # orprint query2.filter(User.id.in_((1, 2))).all() # inquery4 = session.query(User.id)print query4.filter(User.name == None).scalar()print query4.filter('name is null').scalar()print query4.filter(not_(User.name == None)).all() # notprint query4.filter(User.name != None).all()print query4.count()print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()print session.query(func.count(User.id)).scalar()print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User，因此不需要指定表print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回数print session.query(func.sum(User.id)).scalar()print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名，只要该数据库支持print session.query(func.current_timestamp()).scalar()print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()query.filter(User.id == 1).update({User.name: 'c'})user = query.get(1)print user.nameuser.name = 'd'session.flush() # 写数据库，但并不提交print query.get(1).namesession.delete(user)session.flush()print query.get(1)session.rollback()print query.get(1).namequery.filter(User.id == 1).delete()session.commit()print query.get(1)增删改查都涉及到了，自己看看输出的 SQL 语句就知道了，于是基础知识就介绍到此了。下面开始介绍一些进阶的知识。如何批量插入大批数据？可以使用非 ORM 的方式： 代码如下:session.execute( User.__table__.insert(), [{'name': `randint(1, 100)`,'age': randint(1, 100)} for i in xrange(10000)])session.commit()上面我批量插入了 10000 条记录，半秒内就执行完了；而 ORM 方式会花掉很长时间。如何让执行的 SQL 语句增加前缀？使用 query 对象的 prefix_with() 方法： 代码如下:session.query(User.name).prefix_with('HIGH_PRIORITY').all()session.execute(User.__table__.insert().prefix_with('IGNORE'), {'id': 1, 'name': '1'})如何替换一个已有主键的记录？使用 session.merge() 方法替代 session.add()，其实就是 SELECT + UPDATE： 代码如下:user = User(id=1, name='ooxx')session.merge(user)session.commit()或者使用 MySQL 的 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE，需要用到 @compiles 装饰器，有点难懂，自己搜索看吧：《SQLAlchemy ON DUPLICATE KEY UPDATE》 和 sqlalchemy_mysql_ext。如何使用无符号整数？可以使用 MySQL 的方言： 代码如下:from sqlalchemy.dialects.mysql import INTEGERid = Column(INTEGER(unsigned=True), primary_key=True)模型的属性名需要和表的字段名不一样怎么办？开发时遇到过一个奇怪的需求，有个其他系统的表里包含了一个“from”字段，这在 Python 里是关键字，于是只能这样处理了： 代码如下:from_ = Column('from', CHAR(10))如何获取字段的长度？Column 会生成一个很复杂的对象，想获取长度比较麻烦，这里以 User.name 为例： 代码如下:User.name.property.columns[0].type.length如何指定使用 InnoDB，以及使用 UTF-8 编码？最简单的方式就是修改数据库的默认配置。如果非要在代码里指定的话，可以这样： 代码如下:class User(BaseModel): __table_args__ = { 'mysql_engine': 'InnoDB', 'mysql_charset': 'utf8' }MySQL 5.5 开始支持存储 4 字节的 UTF-8 编码的字符了，iOS 里自带的 emoji（如 🍎 字符）就属于这种。如果是对表来设置的话，可以把上面代码中的 utf8 改成 utf8mb4，DB_CONNECT_STRING 里的 charset 也这样更改。如果对库或字段来设置，则还是自己写 SQL 语句比较方便，具体细节可参考《How to support full Unicode in MySQL databases》。不建议全用 utf8mb4 代替 utf8，因为前者更慢，索引会占用更多空间。如何设置外键约束？ 代码如下:from random import randintfrom sqlalchemy import ForeignKeyclass User(BaseModel): __tablename__ = 'user' id = Column(Integer, primary_key=True) age = Column(Integer)class Friendship(BaseModel): __tablename__ = 'friendship' id = Column(Integer, primary_key=True) user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id')) user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))for i in xrange(100): session.add(User(age=randint(1, 100)))session.flush() # 或 session.commit()，执行完后，user 对象的 id 属性才可以访问（因为 id 是自增的）for i in xrange(100): session.add(Friendship(user_id1=randint(1, 100), user_id2=randint(1, 100)))session.commit()session.query(User).filter(User.age 执行这段代码时，你应该会遇到一个错误： 代码如下:sqlalchemy.exc.IntegrityError: (IntegrityError) (1451, 'Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails (`ooxx`.`friendship`, CONSTRAINT `friendship_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id1`) REFERENCES `user` (`id`))') 'DELETE FROM user WHERE user.age 原因是删除 user 表的数据，可能会导致 friendship 的外键不指向一个真实存在的记录。在默认情况下，MySQL 会拒绝这种操作，也就是 RESTRICT。InnoDB 还允许指定 ON DELETE 为 CASCADE 和 SET NULL，前者会删除 friendship 中无效的记录，后者会将这些记录的外键设为 NULL。除了删除，还有可能更改主键，这也会导致 friendship 的外键失效。于是相应的就有 ON UPDATE 了。其中 CASCADE 变成了更新相应的外键，而不是删除。而在 SQLAlchemy 中是这样处理的： 代码如下:class Friendship(BaseModel): __tablename__ = 'friendship' id = Column(Integer, primary_key=True) user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE')) user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))如何连接表？ 代码如下:from sqlalchemy import distinctfrom sqlalchemy.orm import aliasedFriend = aliased(User, name='Friend')print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户print session.query(distinct(User.id)).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户（去掉重复的）print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).distinct().all() # 同上print session.query(Friendship.user_id2).join(User, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 所有被别人当成朋友的用户print session.query(Friendship.user_id2).select_from(User).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 同上，join 的方向相反，但因为不是 STRAIGHT_JOIN，所以 MySQL 可以自己选择顺序print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用户及其朋友print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).filter(User.id print session.query(User.id, Friend.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).join(Friend, Friend.id == Friendship.user_id2).all() # 两次 join，由于使用到相同的表，因此需要别名print session.query(User.id, Friendship.user_id2).outerjoin(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用户及其朋友（无朋友则为 None，使用左连接）这里我没提到 relationship，虽然它看上去很方便，但需要学习的内容实在太多，还要考虑很多性能上的问题，所以干脆自己 join 吧。为什么无法删除 in 操作查询出来的记录？ 代码如下:session.query(User).filter(User.id.in_((1, 2, 3))).delete()抛出这样的异常： 代码如下:sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: Could not evaluate current criteria in Python. Specify 'fetch' or False for the synchronize_session parameter.但这样是没问题的： 代码如下:session.query(User).filter(or_(User.id == 1, User.id == 2, User.id == 3)).delete()搜了下找到《Sqlalchemy delete subquery》这个问题，提到了 delete 的一个注意点：删除记录时，默认会尝试删除 session 中符合条件的对象，而 in 操作估计还不支持，于是就出错了。解决办法就是删除时不进行同步，然后再让 session 里的所有实体都过期： 代码如下:session.query(User).filter(User.id.in_((1, 2, 3))).delete(synchronize_session=False)session.commit() # or session.expire_all()此外，update 操作也有同样的参数，如果后面立刻提交了，那么加上 synchronize_session=False 参数会更快。如何扩充模型的基类？declarative_base() 会生成一个 class 对象，这个对象的子类一般都和一张表对应。如果想增加这个基类的方法或属性，让子类都能使用，可以有三种方法：1.定义一个新类，将它的方法设置为基类的方法： 代码如下:class ModelMixin(object): @classmethod def get_by_id(cls, session, id, columns=None, lock_mode=None): if hasattr(cls, 'id'): scalar = False if columns: if isinstance(columns, (tuple, list)): query = session.query(*columns) else: scalar = True query = session.query(columns) else: query = session.query(cls) if lock_mode: query = query.with_lockmode(lock_mode) query = query.filter(cls.id == id) if scalar: return query.scalar() return query.first() return None BaseModel.get_by_id = get_by_id @classmethod def get_all(cls, session, columns=None, offset=None, limit=None, order_by=None, lock_mode=None): if columns: if isinstance(columns, (tuple, list)): query = session.query(*columns) else: query = session.query(columns) if isinstance(columns, str): query = query.select_from(cls) else: query = session.query(cls) if order_by is not None: if isinstance(order_by, (tuple, list)): query = query.order_by(*order_by) else: query = query.order_by(order_by) if offset: query = query.offset(offset) if limit: query = query.limit(limit) if lock_mode: query = query.with_lockmode(lock_mode) return query.all() BaseModel.get_all = get_all @classmethod def count_all(cls, session, lock_mode=None): query = session.query(func.count('*')).select_from(cls) if lock_mode: query = query.with_lockmode(lock_mode) return query.scalar() BaseModel.count_all = count_all @classmethod def exist(cls, session, id, lock_mode=None): if hasattr(cls, 'id'): query = session.query(func.count('*')).select_from(cls).filter(cls.id == id) if lock_mode: query = query.with_lockmode(lock_mode) return query.scalar() > 0 return False BaseModel.exist = exist @classmethod def set_attr(cls, session, id, attr, value): if hasattr(cls, 'id'): session.query(cls).filter(cls.id == id).update({ attr: value }) session.commit() BaseModel.set_attr = set_attr @classmethod def set_attrs(cls, session, id, attrs): if hasattr(cls, 'id'): session.query(cls).filter(cls.id == id).update(attrs) session.commit() BaseModel.set_attrs = set_attrs虽然很拙劣，但确实能用。顺便还附送了一些有用的玩意，你懂的。2.设置 declarative_base() 的 cls 参数： 代码如下:BaseModel = declarative_base(cls=ModelMixin)这种方法不需要执行“BaseModel.get_by_id = get_by_id”之类的代码。不足之处就是 PyCharm 仍然无法找到这些方法的位置。3.设置 __abstract__ 属性： 代码如下:class BaseModel(BaseModel): __abstract__ = True __table_args__ = { # 可以省掉子类的 __table_args__ 了 'mysql_engine': 'InnoDB', 'mysql_charset': 'utf8' } # ...这种方法最简单，也可以继承出多个类。如何正确使用事务？假设有一个简单的银行系统，一共两名用户： 代码如下:class User(BaseModel): __tablename__ = 'user' id = Column(Integer, primary_key=True) money = Column(DECIMAL(10, 2))class TanseferLog(BaseModel): __tablename__ = 'tansefer_log' id = Column(Integer, primary_key=True) from_user = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE')) to_user = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE')) amount = Column(DECIMAL(10, 2))user = User(money=100)session.add(user)user = User(money=0)session.add(user)session.commit()然后开两个 session，同时进行两次转账操作： 代码如下:session1 = DB_Session()session2 = DB_Session()user1 = session1.query(User).get(1)user2 = session1.query(User).get(2)if user1.money >= 100: user1.money -= 100 user2.money += 100 session1.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))user1 = session2.query(User).get(1)user2 = session2.query(User).get(2)if user1.money >= 100: user1.money -= 100 user2.money += 100 session2.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))session1.commit()session2.commit()现在看看结果： 代码如下:>>> user1.moneyDecimal('0.00')>>> user2.moneyDecimal('100.00')>>> session.query(TanseferLog).count()2L两次转账都成功了，但是只转走了一笔钱，这明显不科学。可见 MySQL InnoDB 虽然支持事务，但并不是那么简单的，还需要手动加锁。首先来试试读锁： 代码如下:user1 = session1.query(User).with_lockmode('read').get(1)user2 = session1.query(User).with_lockmode('read').get(2)if user1.money >= 100: user1.money -= 100 user2.money += 100 session1.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))user1 = session2.query(User).with_lockmode('read').get(1)user2 = session2.query(User).with_lockmode('read').get(2)if user1.money >= 100: user1.money -= 100 user2.money += 100 session2.add(TanseferLog(from_user=1, to_user=2, amount=100))session1.commit()session2.commit()现在在执行 session1.commit() 的时候，因为 user1 和 user2 都被 session2 加了读锁，所以会等待锁被释放。超时以后，session1.commit() 会抛出个超时的异常，如果捕捉了的话，或者 session2 在另一个进程，那么 session2.commit() 还是能正常提交的。这种情况下，有一个事务是肯定会提交失败的，所以那些更改等于白做了。接下来看看写锁，把上段代码中的 'read' 改成 'update' 即可。这次在执行 select 的时候就会被阻塞了：user1 = session2.query(User).with_lockmode('update').get(1)这样只要在超时期间内，session1 完成了提交或回滚，那么 session2 就能正常判断 user1.money >= 100 是否成立了。由此可见，如果需要更改数据，最好加写锁。那么什么时候用读锁呢？如果要保证事务运行期间内，被读取的数据不被修改，自己也不去修改，加读锁即可。举例来说，假设我查询一个用户的开支记录（同时包含余额和转账记录），可以直接把 user 和 tansefer_log 做个内连接。但如果用户的转账记录特别多，我在查询前想先验证用户的密码（假设在 user 表中），确认相符后才查询转账记录。而这两次查询的期间内，用户可能收到了一笔转账，导致他的 money 字段被修改了，但我在展示给用户时，用户的余额仍然没变，这就不正常了。而如果我在读取 user 时加了读锁，用户是无法收到转账的（因为无法被另一个事务加写锁来修改 money 字段），这就保证了不会查出额外的 tansefer_log 记录。等我查询完两张表，释放了读锁后，转账就可以继续进行了，不过我显示的数据在当时的确是正确和一致的。另外要注意的是，如果被查询的字段没有加索引的话，就会变成锁整张表了： 代码如下:session1.query(User).filter(User.id > 50).with_lockmode('update').all()session2.query(User).filter(User.id session1.rollback()session2.rollback()session1.query(User).filter(User.money == 50).with_lockmode('update').all()session2.query(User).filter(User.money == 40).with_lockmode('update').all() # 会等待解锁，因为 money 上没有索引要避免的话，可以这样： 代码如下:money = Column(DECIMAL(10, 2), index=True)另一个注意点是子事务。InnoDB 支持子事务（savepoint 语句），可以简化一些逻辑。例如有的方法是用于改写数据库的，它执行时可能提交了事务，但在后续的流程中却执行失败了，却没法回滚那个方法中已经提交的事务。这时就可以把那个方法当成子事务来运行了： 代码如下:def step1(): # ... if success: session.commit() return True session.rollback() return Falsedef step2(): # ... if success: session.commit() return True session.rollback() return Falsesession.begin_nested()if step1(): session.begin_nested() if step2(): session.commit() else: session.rollback()else: session.rollback()此外，rollback 一个子事务，可以释放这个子事务中获得的锁，提高并发性和降低死锁概率。如何对一个字段进行自增操作？最简单的办法就是获取时加上写锁： 代码如下:user = session.query(User).with_lockmode('update').get(1)user.age += 1session.commit()如果不想多一次读的话，这样写也是可以的： 代码如下:session.query(User).filter(User.id == 1).update({ User.age: User.age + 1})session.commit()# 其实字段之间也可以做运算：session.query(User).filter(User.id == 1).update({ User.age: User.age + User.id})